杨芳芳 宋雪雁 张伟民
作者简介:杨芳芳,博士研究生;宋雪雁,博士生导师,博士,通信作者,E-mail: songxueyan@126.com;张伟民,博士研究生。
收稿日期:2023-02-24 发表日期:2023-10-25 本文责任编辑:刘远颖
摘要:[目的/意义]旨在促进智慧医疗在全国范围内的推广,探究智慧医疗发展进程中的医患价值共创问题,揭示各因素对智慧医疗长期范围内的演化进程的影响。[方法/过程]从价值共创视角切入,以演化博弈理论为基础,引入风险系数和意愿系数,基于博弈论模型研究智慧医疗推广中医疗机构和用户的关系,并运用Matlab软件对博弈双方的决策行为进行模拟验证。[结果/结论]降低医疗机构和用户参与智慧医疗价值共创的风险系数并增大意愿系数,有利于推动价值共创视域下智慧医疗的推广。
关键词:智慧医疗;演化博弈;价值共创;风险系数;意愿系数
分类号:R-05
引用格式:杨芳芳, 宋雪雁, 张伟民. 价值共创视角下智慧医疗推广的演化博弈研究[J/OL]. 知识管理论坛, 2023, 8(5): 432-444[引用日期]. http://www.kmf.ac.cn/p/362/.
智慧医疗是智慧地球包含的六大战略之一,自2009年4月IBM公司首次提出并实现智慧医疗以来,智慧医疗不仅成为民生关注的重点,也成为科研热点[1]。智慧医疗是将物联网技术应用到医疗行业的重要产物,是指通过物联网技术与现代医疗技术的整合,打造健康档案区域医疗信息平台,实现用户、医疗机构以及相关设备之间信息的互联互动[2],提升医疗服务质量,合理分配医疗资源。
智慧医疗作为近些年才出现的新兴产物,面临着用户的接受和利用范围窄、医务人员使用积极性比较低等问题[3]。但是,医疗机构和用户对智慧医疗的参与意愿在很大程度上影响着智慧医疗的良性、有序发展[4]。因此,探究参与意愿对智慧医疗长期推广的演化过程的影响是必要的。此外,陈利利认为,有效的沟通是智慧医疗顺利实施的关键,沟通不畅则会给智慧医疗的实施带来不可控的风险[5]。新兴智慧医疗观念尚未深入民心,同样增加了智慧医疗实施的风险程度[6]。因此,在开展智慧医疗推广研究时,应该考虑民众参与智慧医疗的意愿以及智慧医疗推广过程中的风险问题。
价值共创是通过多方利益相关者的互动、服务交换、联合协作,以及整合多方资源共同创造价值的动态过程,这个过程不仅包括参与主体,还包括主体间的互动、价值冲突以及解决方案的实施等[7]。而智慧医疗推广是一个多主体参与且包含知识、资源、利益等互动与整合的复杂过程。智慧医疗机构和智慧医疗用户不再以独立的个体进行价值共创,而是共同参与到智慧医疗推广的过程中,通过互相协作、互相学习等方式进行价值共创。价值共创为智慧医疗机构寻求新价值创造机会,对医疗资源整合具有重要意义。揭示智慧医疗推广过程中的价值共创演化过程及其内在机制不仅有利于智慧医疗机构创造新的服务体验,挖掘服务创新模式,还可以提升用户就医满意度,促进智慧医疗的推广[8]。
为此,本研究从价值共创视角切入,引入智慧医疗机构和用户两大主体,将两大主体相互作用的过程视为演化博弈过程,同时添加意愿系数以及风险系数,构建智慧医疗推广的演化博弈模型,对智慧医疗推广过程的演化路径进行研究,揭示相关因素对医疗机构和用户选择策略的影响,旨在探索价值共创视角下风险系数和意愿系数对智慧医疗推广博弈过程的影响作用。
1 智慧医疗相关研究
1.1 智慧医疗推广研究
1.1.1 智慧医疗推广影响因素研究
用户对智慧医疗服务的满意度在很大程度上决定着用户是否积极参与智慧医疗的推广,因此对其进行研究十分重要。任理仙等基于SERVQUAL(Service Quality)理论对影响用户满意度的因素进行多角度分析,并认为关注大数据安全和个人隐私保护有利于服务满意度的提高[9];K. F. Liu等基于扩展技术接受模型,研究了信任和人工智能的三个特定特征在公众接受智能医疗服务方面的作用[10]。祝嫦娥等基于技术接受模型探究了智慧医疗系统的使用对患者就医满意度的影响,研究表明感知系统易用性、有用性和患者自我效能感均对患者就医满意度具有显著正向影响[11]。朱光等从隐私角度探究了影响用户智慧医疗使用意愿的相关因素,并提出纵向时域视角下用户的使用意愿是一个随着隐私感知变化而动态演化的过程[12]。
1.1.2 智慧医疗推广策略研究
良好的智慧医疗推广模式有利于智慧医疗的进一步的推进、实施。谢冬梅等基于文献计量、Kano模型以及实证调查,对智慧医养融合服务项目属性进行划分,并在此基础之上提出促进智慧医养推广的开发策略[13]。R. Ohannessian等探究了COVID-19大背景下欧美国家的数字医疗发展现状,并提出数字化工具在医疗系统中的应用能够进一步促进数字医疗的推广[14]。陈玉倩等对数字孪生在精准医疗应用中的研究进展和挑战进行归纳综述,并提出数字孪生能够为精准医疗的发展提供更多可能性[15]。林瑞华等从传统就医模式出发,深刻剖析了中医药行业存在的共性问题,提出互联网模式下的中医药个体化智慧诊疗服务模式,为进一步推进智慧医疗下的中医药个体化治疗服务模式建设提供依据[16]。卢子月等运用SWOT-CLPV模型,对我国“互联网+”智慧医养融合服务模式的优势、劣势进行梳理,并提出有利于智慧医养推广的合理建议[17]。
综上所述,当前学者应用多种研究方法对智慧医疗推广过程中的影响因素以及提升策略进行探索,但是他们多是对单一主体进行研究,很少有学者综合考虑智慧医疗机构与用户两大主体的共同作用并对其进行分析,且很少有学者探究相关因素对智慧医疗推广长期的作用情況。现有研究多认为各影响因素对智慧医疗的推广起直接作用,未考虑意愿系数以及风险系数对相关因素的影响。因此,本研究选择智慧医疗机构和用户两大主体为研究对象,同时考虑风险系数和意愿系数,并在此基础上提出智慧医疗推广的科学建议。
1.2 智慧医疗用户行为研究
用户是智慧医疗推广的主体之一,对其行为进行研究有助于明确用户对智慧医疗推广的态度,促进智慧医疗推广的优化创新。Y. P. Liu等采用混合修正多属性决策(Multi-attribute Decision-making,MADM)模型对智慧医疗相关设备的消费者采纳行为的关键影响因素(及其相互关系)进行研究[18]。李晶等通过问卷调查获得数据后,根据技术接受模型结合计划行为理论和感知风险理论对影响智慧医疗APP用户黏性的相关因素进行分析[19]。朱光等基于信念更新理论将智慧医疗用户的使用行为划分为三个阶段,运用结构方程模型探讨了隐私驱动下影響用户使用意愿的相关因素[12]。陈东华和张润彤以好大夫在线网站的医生与患者数据为基础,发现医生发布的各类多模态信息对其态度、服务和治疗水平的评价具有正向影响,且在很大程度上影响患者的决策行为[20]。K. Sommerhalder等通过半结构化访谈,对患者的咨询行为进行分析,研究表明提供及时的健康信息有利于促进医生与患者的沟通[21]。
以上学者虽然从不同角度对智慧医疗用户的行为进行分析,但是他们多认为用户行为是单方面受智慧医疗机构的优化程度影响的,但智慧医疗推广过程中,具有不同职能的主体协调配合、交互作用形成了一个错综复杂的体系[22],即用户不仅会因为智慧医疗机构的建设程度来改变自己的行为,同样用户行为的改变又反过来影响智慧医疗机构的建设,而演化博弈模型能够清晰的刻画博弈主体之间的相互作用。因此,本研究以智慧医疗机构和用户为博弈双方,构建了价值共创视角下的演化博弈模型,不仅能够探索两者对智慧医疗推广的作用,还能了解智慧医疗推广过程中两者之间的相互作用。
1.3 价值共创研究
2000年,C. K. Prahalad等[23-24]开创性地提出了价值共创理论。之后,价值共创逐渐引发了各界学者的广泛关注。不同学者对于价值共创有不同的理解,在医疗领域,学者们普遍接受J. R. McColl-Kennedy等[25]和赵晶[26]提出的相关界定,即价值共创指病患和医疗机构在服务网络中通过多方互动和资源整合而实现的利益,病患和医疗机构是资源整合者,将操作性资源和对象性资源进行整合以实现共同的利益[27]。C. S. Jillian等将医疗客户价值共创参与积极性与生活质量、服务满意度和行为意图联系起来,并通过问卷调查进行实证分析,研究表明医疗客户参与价值共创的意愿对促进医疗机构的口碑建设有积极作用[28]。O. F. Kofi等[29]和魏庆刚[30]均采用问卷调查的方法,发现医患共同参与价值共创,不仅有利于用户获得更好的就医体验,也有利于提升医疗机构的服务积极性,促进医疗机构建设。
价值共创对于智慧医疗机构降低成本,提高经济效益具有一定的推动作用,同时价值共创还可以被用于揭示智慧医疗服务平台价值共创的演化过程及内在机制,能够在一定程度上促进医疗资源的整合、服务模式的创新和价值链的升级[8,31]。因此,本研究以价值共创为视角,以演化博弈为理论基础,探究智慧医疗推广过程中各个因素的影响。
2 智慧医疗推广演化博弈模型构建
2.1 问题描述
智慧医疗服务平台是一个包括智慧医疗机构、智慧医疗用户、智慧医疗相关制度、复杂互动网络及知识整合的应用场景[25,31],智慧医疗机构和智慧医疗用户不是单独进行价值创造,而是参与到智慧医疗推广的整个过程中共同进行价值创造。然而,用户参与价值共创,会给医生权威带来挑战[27]。
价值共创为本研究的进行提供一定的理论基础。智慧医疗的实施需要医疗机构与用户相互协作,双方通过共同的努力解决问题。在智慧医疗的推广过程中,医疗机构和用户作为主要参与主体,其行为在很大程度上影响着智慧医疗推广的演化过程。①医疗机构积极推广智慧医疗,即愿意参与价值共创,在此过程中,医疗机构不仅要付出建设智慧医疗相关设备、平台的建设成本,还需要付出宣传、维护等推广成本以及参与价值共创的成本;用户接受智慧医疗,即愿意参与价值共创,此时,用户需要付出认知成本、时间成本等。②智慧医疗带来的隐私泄漏风险以及技术问题等影响了用户的使用意愿,使用户对医疗机构的不信任度增加[19,32],为了消除用户的疑虑,激励用户参与价值共创,医疗机构需付出额外的成本;同样,由于双方信息不对等以及公众健康意识不强等问题,医疗机构也会担心用户会给他们的工作带来困扰[27,33],为了消除医疗机构的担心,激励医疗机构参与价值共创,用户也需要付出额外的成本;当医疗机构和用户都愿意参与价值共创时,他们会获得价值共创收益。③政府作为智慧医疗推广的主导力量,对于参与智慧医疗的机构和用户都会给予一定的帮扶,例如医保政策的实施。④当医疗机构推广智慧医疗但是用户不接受时,用户需要承担付出多余的时间精力等损失,同时也会因其“搭便车”行为获得意外收益,即智慧医疗带来的便利,如流程简化等;当用户接受智慧医疗,但是医疗机构不推广时,医疗机构需要承担声誉受损等损失,同时获得“搭便车”行为产生的意外收益,如用户配合度升高等。
2.2 演化博弈模型基本假设
为了清晰地描述价值共创视角下智慧医疗推广的演化博弈过程,本研究以医疗机构和用户为主体构建演化博弈模型,并根据以上分析提出下面7个基本假设:
假设1:医疗机构和用户的初始收益分别为B1、B2;医疗机构选择推广智慧医疗时,政府会予以一定的扶持O1,不推广则不会获得扶持,用户接受智慧医疗推广时,政府会提供一定的扶持O2,不接受则不会获得扶持。
假设2:在价值共创过程中,医疗机构担心用户不配合的概率,即风险系数为β1;医疗机构愿意参与价值共创的概率,即参与度系数为α1。
假设3:在价值共创过程中,用户对医疗机构的不信任概率,即风险系数为β2;用户愿意参与价值共创的概率,即参与度系数为α2。
假设4:双方积极参与价值共创时获得的价值共创收益为E。
假设5:医疗机构建设智慧医疗需付出成本CH,推广智慧医疗的成本为C1,用户接受智慧医疗的成本为C2。价值共创过程中,为了消除用户的不信任,激励用户参与价值共创,医疗机构需要付出额外的成本β2C1;同样,用户为了尽可能消除给医疗机构带来的困扰,配合医疗机构参与价值共创,用户需要付出额外的成本β1C2。
假设6:用户愿意接受智慧医疗的推广,但是医疗机构却没有推广时,会导致医疗机构名誉受损等损失F1,但医疗机构会因“搭便车”行为获得意外收入G1,如用户配合度提高。
假设7:医疗机构推廣智慧医疗,但是用户不接受时,用户需承担额外付出的时间精力等损失F2,但用户会因“搭便车”行为获得意外收入G2,如就医流程简化。
医疗机构和用户由于信息获取不完备则均是有限理性的,他们会根据获取到的信息及时调整选择策略。医疗机构的策略集合为{推广,不推广},医疗机构选择推广智慧医疗的概率为x(x∈[0,1]);用户的策略集合为{接受,不接受},用户接受智慧医疗推广的概率为y(y∈[0,1])。在以上假设的基础上构建博弈双方的演化收益矩阵,如表1所示:
当医疗机构选择推广智慧医疗时,若用户愿意接受智慧医疗的推广,则医疗机构可获得收益B1+α1E+O1–β2C1–C1–CH,用户可获得收益B2+α2E+O2–β1C2–C2,此时就形成了医疗机构和用户共同参与的价值共创局面;若用户不愿意接受智慧医疗的推广,则医疗机构获得的收益为B1+O1–C1–CH,用户获得的收益为B2–F2+G2。当医疗机构不推广智慧医疗时,若用户愿意接受智慧医疗的推广,则医疗机构可获得的收益为B1–F1+G1,用户可获得的收益为B2+O2–C2;若用户同样也不愿意接受智慧医疗的推广时,医疗机构的收益为B1,用户的收益为B2。
2.3 演化博弈模型构建与阐释
为了探究不同条件下医疗机构和用户选择策略的演化路径和最终的演化稳定策略,本部分根据博弈双方的收益方程构建演化博弈模型,并对模型的稳定性进行求解分析。
根据表1可得医疗机构在“推广”“不推广”两种策略下的期望收益W1x、W2x,平均收益分别为:
W1x=y(B1+α1E+O1–β2C1–C1–CH)+
(1–y)(B1+O1–C1–CH) 公式(1)
W2x=y(B1+G1–F1)+(1–y)B1 公式(2)
公式(3)
那么,医疗机构的复制动态方程为:
公式(4)
用户在“接受”“不接受”两种策略下的期望收益W1y、W2y,平均收益分别为:
W1y=x(B2+α2E+O2–β1C2–C2)+(1–x)(B2+O2–C2) 公式(5)
W2y=x(B2+G2–F2)+(1–x)B2 公式(6)
公式(7)
那么,用户的复制动态方程为:
公式(8)
联立等式(4)和(8)可得医疗机构和用户的演化博弈模型为:
公式(9)
令模型(9)中的Fx=0、Fy=0,计算得到演化博弈模型的5个均衡点分别为:(0,0)、(1,0)、(0,1)、(1,1)、
。为了更清晰地看出医
疗机构和用户在不同情况下的演化稳定策略,对其进行可视化分析。
对于医疗机构而言,其演化策略会在以下三种情况达到稳定状态,且其对应的演化相位图见图1。
情况1:当时,
x=0为其对应的演化稳定策略。
情况2:当时,
Fx始终为0,即x始终处于稳定状态。
情况3:当时,
x=1为其对应的演化稳定策略。
对于用户而言,其稳定状态有以下三种情况,对应的稳定策略如下,其演化相位图则见图2。
情况1:当时,
演化稳定策略为y=0。
情况2:当时,
Fy始终为0,也就是y始终处于稳定状态。
情况3:当时,
演化稳定策略为y=1。
根据D. Friedman判定定理[34],得到该博弈模型的雅可比矩阵如下:
公式(10)
其中:a11=(1–2x)[y(α1E–β2C1–G1+F1)+O1–C1– CH],a12=x(1–x)(α1E–β2C1–G1+F1),a21=y(1–y)(α2E–β1C2–G2+F2),a22=(1–2y)[x(α2E–β1C2–G2+F2)+O2–C2]。
根据文献[35]可知,当Det(J)=a11a22–a12a21> 0且tr(J)=a11+a22<0时,均衡点达到演化均衡。为了探究价值共创视角下医疗机构和用户在智慧医疗推广过程中的行为演化规律,我们对以下4种情况均衡点的稳定性进行讨论。
情况1:当O1>C1+CH, O2>C2且α1E–β2C1> G1–F1, α2E–β1C2>G2–F2时,即政府补贴大于医疗机构建设和推广智慧医疗的成本之和以及用户接受智慧医疗要付出的成本,但双方各自的价值共创收益减去其付出的额外成本后获得的净收益均大于其“搭便车”行为获得的收益减去此时的损失后的净收益。该情况下各均衡点的稳定性以及演化稳定策略见表2:
由表2可知,演化博弈模型有4个均衡点,其中(1,1)为双方的演化稳定点,即医疗机构积极推广智慧医疗,用户选择接受,形成了良好的价值共创局面。此时,医疗机构获得的政府补贴大于其建设和推广智慧医疗所付出的成本,故医疗机构就会推广智慧医疗的可能性变大,且医疗机构在价值共创过程中获得的净收益大于其因“搭便车”行为获得的净收益,故医疗机构愿意参加价值共创的概率变大,同时也会更加努力地鼓励用户参与价值共创;用户获得的政府补贴大于其接受智慧医疗付出的成本,用户会更积极地接受智慧医疗的推广,同样用户参加价值共创获得的净收益大于其因“搭便车”行为获得的净收益,所以用户愿意参加价值共创的概率增大,也会主动地配合医疗机构参与价值共创。
情况2:当O1>C1+CH, O2>C2且α1E–β2C1< G1–F1, α2E–β1C2 根据表3的分析可知,演化博弈模型有5个均衡点,其中(1,0)或(0,1)是演化稳定点,即医疗机构推广智慧医疗但是用户不接受或者医疗机构不推广智慧医疗但是用户持接受态度,此种局面并不利于价值共创的形成和智慧医疗的推广。此时,对于医疗机构来说,虽然政府补贴大于其建设和推广智慧医疗的成本,但是在价值共创过程中获得的净收益要小于未形成价值共创局面获得的净收益,医疗机构为了获得更多的收益,会根据用户的选择及时调整策略,尽可能避免形成价值共创的局面,即若用户选择接受策略则医疗机构选择不推广策略,若用户选择不接受策略则医疗机构选择推广策略,最终形成两种演化稳定策略;同理,用户也会根据医疗机构的选择及时进行策略调整,最终形成两种演化稳定策略。 情况3:当O1 根据表4的分析可知,演化博弈模型有5个均衡点,其中(1,1)为演化稳定点,即医疗机构选择推广智慧医疗,用户选择接受策略,形成良好的价值共创局面,有利于智慧医疗的推广。虽然政府补贴小于医疗机构建设和推广智慧医疗的成本,但此时医疗机构价值共创净收益要大于医疗机构推广而用户不接受获得的净收益,所以医疗机构会积极地推广智慧医疗并鼓励用户参与价值共创。同理,虽然此时用户获得的政府补贴小于接受智慧医疗的成本,但是其价值共创净收益要大于其选择接受但医院选择不推广的净收益,所以用户会积极参与价值共创,同时鼓励和配合医疗机构推广智慧医疗。 情况4:当O1 根据表5的分析可知,演化博弈模型有4个均衡点,其中(0, 0)为演化稳定点,即医疗机构不推广智慧医疗,用户不接受智慧医疗,这种局面既不利于智慧医疗的推广,也阻碍了价值共创局面的形成。此时,无论是医疗机构建设和推广智慧医疗的总成本,还是用户接受智慧医疗付出的成本,都小于政府的补贴,且价值共创过程中的净收益也小于“搭便车”获得的净收益,导致医疗机构和用户双方推广智慧医疗和参与价值共创的积极性和参与度都降低,所以为了尽可能避免产生损失,医疗机构会趋向于选择不推广智慧医疗,用户选择不接受智慧医疗。 根据以上分析可知:①医疗机构建设和推广智慧医疗的成本(C1, CH)以及用户接受智慧医疗的成本(C2)对智慧医疗的推广和价值共创的形成均有负面作用;②价值共创的收益(E)对于智慧医疗的推广和价值共创的形成有积极作用;③医疗机构和用户愿意参加价值共创的概率(α1, α2)越大,同时用户对医疗机构不信任的概率(β2)和医疗机构担心用戶不配合的概率(β1)越小,越有利于智慧医疗的推广和价值共创的形成。 3 模型仿真模拟验证 3.1 模型仿真模拟 通过上述分析可知,不同条件下医疗机构和用户的演化稳定策略也不同,为了更直观地看出不同情况下智慧医疗推广的演化路径,笔者选取可能的数值并基于Matlab软件的ode功能,步长为0.1,将理论结果进行可视化。4种情况下的具体取值如下: 情况1:α1=0.6,α2=0.5,β1=0.3,β2=0.3,E=5,C1=3,C2=2,G1=3,G2=3,F1=2,F2=2,O1=7,CH=3,O2=3。 情况2:α1=0.4,α2=0.2,β1=0.2,β2=0.3,E=4,C1=3,C2=2,G1=4.5,G2=4.3,F1=1.2,F2=0.1,O1=6.5,CH=2.4,O2=3.6。 情况3:α1=0.6,α2=0.5,β1=0.3,β2=0.3,E=5,C1=2,C2=1,G1=3.5,G2=2.6,F1=2.5,F2=1.4,O1=5,CH=3.2,O2=2.1。 情况4:α1=0.4,α2=0.2,β1=0.3,β2=0.2,E=6,C1=3,C2=1,G1=2.6,G2=1.6,F1=0.9,F2=1.5,O1=5.5,CH=3,O2=0.1。 不同情况下的仿真模拟结果见图3。当实际条件符合情况1和情况3时,最终的演化稳定策略为医疗机构选择推广策略,用户选择接受策略,此时形成了良好的价值共创局面,智慧医疗的推广得到较好的发展;当实际条件满足情况2时,最终的演化稳定策略为医疗机构选择推广策略而用户选择不接受策略,或者医疗机构选择不推广策略而用户选择接受策略,此种情况不利于价值共创的形成以及智慧医疗的推广;当实际条件满足情况4时,最终的演化稳定策略为智慧医疗选择不推广策略,用户选择不接受策略,此时同样不利于价值共创的形成以及智慧医疗的推广。 3.2 仿真模拟结果讨论 从图3可以看出,情况1和情况3均为价值共创下智慧医疗推广的理想演化路径,且均满足α1E–β2C1> G1–F1, α2E–β1C2>G2–F2,即双方各自的价值共创收益减去其付出的额外成本后获得的净收益均大于其“搭便车”行为获得的收益减去此时的损失后的净收益,所以增大价值共创收益E以及医疗机构和用户参与价值共创的意愿系数α1、α2,减小医疗机构和用户付出的成本C1、C2以及医疗机构和用户的风险系数β1、β2,同时增大医疗机构不推广智慧医疗时承担的损失F1以及用户不接受智慧医疗时承担的损失F2,更有利于价值共创视角下智慧医疗推广最终的演化稳定策略为(1, 1),即医疗机构和用户积极参与价值共创,共同促进智慧医疗的推广。因此,增大医疗机构建设和推广智慧医疗的成本以及用户接受智慧医疗的成本对智慧医疗的推广和价值共创的形成均有负面作用;价值共创收益的增加对于智慧医疗的推广和价值共创的形成有积极作用;医疗机构和用户参加价值共创的意愿系数越大,风险系数越小,越有利于智慧医疗的推广和价值共创的形成。 4 智慧医疗中价值共创提升策略 本研究从价值共创视角出发,以医疗机构和用户为博弈双方,构建价值共创视角下智慧医疗推广的演化博弈模型,且在建模过程中引入了医疗机构和用户参与智慧医疗的风险系数以及参与价值共创的意愿系数,通过对模型稳定性的分析,研究了不同情况下价值共创视角下智慧医疗推广的演化路径以及演化稳定策略。结果表明,提升医疗机构和用户的智慧医疗参与意愿,降低智慧医疗实施的风险程度能够促进智慧医疗推广进程的价值共创。为促进医患价值共创,提升智慧医疗服务质量,增进用户满意度,促进智慧医疗在更大范围内的推广,笔者根据分析结果提出以下4个具体建议: (1)破除医患沟通壁垒,创新沟通管理手段。根据上文分析可知,风险系数对医疗机构和用户需要付出的额外成本有极大影响。信任是智慧医疗顺利推广的基础[36],风险系数是影响医疗机构和用户参与价值共创的内在因素,医疗主体之间信任关系的建立可以有效降低风险[32]。通过沟通不仅可以发现智慧医疗推进过程中的问题与阻碍,还可以明确用户需求,提升用户满意度,有利于促进智慧医疗平稳地推广运行以及医疗资源的合理高效利用。有效的沟通管理手段是促进沟通的关键因素,因此,一方面要规范沟通反馈方式,拓宽沟通渠道,奠定良好的沟通基础,另一方面要掌握沟通技巧,加强沟通管理,促进双方高效沟通。同时,政府可以实施一定的奖惩措施,规范医疗机构和用户行为,将智慧医疗价值共创与国家发展的方针政策结合起来,推动医疗机构和用户共同努力,达成良好的沟通局面。智慧医疗机构和用户的良好沟通,有助于智慧医疗机构提升服务质量,更好地满足需求,实现智慧医疗的社会价值。同时,用户也可以收获更高质量的服务,这有助于提升智慧医疗的经济价值。 (2)深化智慧医疗观念,完善智慧医疗路径建设。由以上分析可知,两大主体参与智慧医疗的意愿系数在很大程度上影响智慧医疗的推广形势。造成意愿系数较低的主要原因是由于智慧医疗兴起时间较晚,其观念尚未被大多数人接受,特别是中老年群体,而信息素养偏低是智慧医疗观念不被接受的主要因素。信息技术飞速发展,但中老年群体的学习能力、接受能力相对滞后,为解决此类问题,智慧医疗机构需要针对不同类型用户群体,实施不同的智慧医疗推广措施。首先,政府需要引导用户加深智慧医疗观念,提升用户信息素养,建立良好的智慧医疗推广基础;然后,根据中老年群体特性,适当简化智慧医疗就医流程,加强人工智能的引导与提示作用,为中老年人参与医患价值共创提供便利;同时,开通绿色服务通道,解决不具备使用智慧医疗能力人群的就医难题,这不仅可以拓宽智慧医疗的适用范围,还可以吸引更多的用户参与智慧医疗;此外,加强用户反馈机制建设,及时有效沟通解决智慧医疗推广进程中的问题,提升智慧医疗的实施质量;最后,倡导通过多媒体等工具或者家人引导教学等措施,提升中老年群体对智慧医疗的了解程度。通过深化智慧医疗观念,使智慧医疗服务于更广大的人群,可以提升智慧医疗的社会价值。 (3)全方位建构智慧医疗系统,提升智慧医疗服务水平。通过情况1、3和情况2、4的对比分析可知,双方共同参与智慧医疗获得收益大于仅一方参与获得的收益,因此,建立健全完善的智慧医疗系统是促进智慧医疗在全国范围推广的重要因素。首先,需要加强智慧医疗档案的管理和使用,采用信息技术,使医疗数据标准化,促进不同医疗机构间的数据共享,推进不同医疗机构之间的价值共创进程;然后,保障信息传输的安全性,不仅要确保信息存取安全,还要保证信息的传输、使用安全;最后,提高智慧医疗服务水平,以用户反馈为参考,提升医疗机构的建设水平,这不仅需要提升工作人员服务素养,还要加强平台建设,使智慧医疗系统更人性化,更利于医患的共同协作。政府也要起到监管作用,督促智慧医疗服务体系的完善和实行,营造良好的智慧医疗推广氛围。建构完善的智慧医疗系统,提升智慧医疗服务水平,能够全方位地提高智慧医疗的社会价值、经济价值等,助推智慧医疗推广价值共创的实现。 5 结语 本研究从价值共创视角切入,构建了政府激励背景下智慧医疗机构和智慧医疗用户的演化博弈模型,并在模型中添加风险系数和参与度系数,增加了提出模型的科學性,探讨了不同情况下的演化稳定策略,并选取合适的数值进行仿真模拟,最后根据分析结果提出4条合理的建议。本研究可能的贡献是分析了参与意愿以及风险系数对智慧医疗机构和用户双方决策的影响,刻画双方在不同条件下的演化博弈策略,对于今后推广智慧医疗有一定的借鉴意义。此外,本研究以演化博弈为理论基础,探究了影响智慧医疗推广过程的相关因素,丰富了智慧医疗领域的相关研究,为今后智慧医疗领域的研究提供新思路。 本文也存在一定的局限性。一方面,现实生活中政府主体对智慧医疗的推广也产生了一定的影响,其参与作用同样会影响演化过程,但是本研究的着重点在于探究医疗机构与用户的博弈,在一定程度上弱化了政府的作用;另一方面,智慧医疗的推广受众多因素的影响,不单单局限于风险以及参与意愿,本研究只重点研究了以上两个因素的作用,在后续研究中将会把更多的影响因素纳入其中,使所得结论更加贴合实际情况。 参考文献: [1] 糜泽花, 钱爱兵.智慧医疗发展现状及趋势研究文献综述[J]. 中国全科医学, 2019, 22(3): 366-370. 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[Method/Process] From the perspective of value co-creation and based on evolutionary game theory, this study introduces risk and willingness coefficients, studies the relationship between medical institutions and users in the promotion of intelligent healthcare based on game theory model, and uses Matlab to simulate and verify the decision-making behavior of both sides of the game. [Result/Conclusion] The study shows that reducing the risk coefficients of medical institutions and users participating in the value co-creation of intelligent healthcare and increasing the willingness coefficients are conducive to promoting the widespread adoption intelligent healthcare in the perspective of value co-creation. Keywords: intelligent healthcare evolutionary game value co-creation risk coefficient willingness coefficient